pyspider操作千万级库，pyspider在对接量级较大库的策略

最新推荐文章于 2025-07-23 10:52:02 发布

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#数据库

本文探讨了使用Pyspider爬虫框架处理大规模数据库的方法。针对传统爬取方式在面对千万级别数据时遇到的问题，如任务执行超时、中间任务堆积等，提出了通过在Redis中维护状态变量来实现数据的持续读取与处理。这种方式可以有效解决Pyspider在处理大型数据库时的效率问题。

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pyspider操作千万级库，pyspider在对接量级较大库的策略

如果是需要pyspider正常的流程去执行，那必然是会在on_strat()时任务执行超时，可能只读取出几万条或十几万条数据就会被破终止，然后执行index_page()，由于这个超时时间限制，且self.crawl()之后程序不是异步的，会暂时阻塞在on_start()这一步，若是异步的，可能情况会好点，但也可能会因为mysql读库太快，导致中间沉积大量任务，需要其他的思路去解决这个问题。

pyspider脚本的设定是分布式的，所以不保证当前的Handler只有一个运行实例，使用其类间变量的结果是不确定的
如果想要多个类（脚本）实例间共享一个变量，将其放到redis中或者采用其他策略
具体方法是在redis中不断更新一个key，每次在on_start()中填充进去，到了on_finished()中先回写这些id，完成之后再清空其value，不断重复这个过程，能达到对接量级较大库的效果。

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